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Internship

Mons

MULTITEL ASBL

STAGE - Implémentation d’une solution logicielle de ré-identification de personnes par apprentissage profond

Company description

MULTITEL is a Research Centre in scientific technology supported by a multidisciplinary team including engineers and technicians, as well as a sales structure. Its aim consists in developing and implementing innovative projects in collaboration with local and international companies.

Multitel's scientific skills include voice technologies, data fusion, optic fibre applications, image processing, and computer network management. Besides its Research & Development activities, Multitel offers services in optics and telecom, and in company computer networks.

Job description

Le concept de ville intelligente, ou ‘Smart Cities’, s’est développé rapidement ces dernières années. Les buts principaux sont d’améliorer la qualité de vie des habitants et rationnaliser les coûts de gestion, par la collecte et l’analyse de diverses données d’utilisation. Dans ce cadre, les réseaux de caméra préexistants, couplés à des algorithmes d’analyse d’image, peuvent être utilisés comme capteur permettant de collecter un grand nombre de données, notamment sur la circulation piétonne. Une brique algorithmique essentielle pour cela est de pouvoir retrouver les personnes d’une caméra à l’autre, afin de pouvoir établir des statistiques sur les déplacements au sein de la ville. Pour se faire, il existe des méthodes dites de ré-identification de personnes qui permettent de mettre en correspondance l’apparence des personnes entre plusieurs caméras.

L’objectif de ce stage sera donc d’implémenter et de tester une méthode de ré-identification de personnes sur des vidéos provenant de caméras de surveillance urbaines. Le stagiaire effectuera pour cela un état de l’art succinct des méthodes existantes. L’accent sera mis sur les méthodes basées sur l’apprentissage profond, qui montrent actuellement les meilleures performances dans le domaine. Il choisira une ou plusieurs de ces méthodes et la (les) mettra en œuvre, en se basant préférentiellement sur des implémentations open-source existantes. Il en évaluera les performances sur les bases de données d’entraînement et de test disponibles à Multitel, ainsi que les possibilités et les limitations dans le contexte des villes intelligentes. Dans le cadre d’un TFE, des améliorations algorithmiques pourront également être proposées et testées par l’étudiant.

Les différentes étapes de ce stage sont les suivantes:

- Etat de l’art succinct des méthodes de ré-identification et choix d’une (des) méthode(s) à implémenter ;
- Prise en main des librairies open-source nécessaires (OpenCV,  Keras, …) ;
- Mise en œuvre de la (des) méthode(s) choisie(s) ;
- Entraînement et évaluation sur les données disponibles à Multitel ;
- Améliorations algorithmiques (en option si TFE) ;
- Rédaction du rapport.

Searched Profile

Compétences en traitement du signal et d’image, connaissance du langage de développement C++ et/ou python, capacités d'analyse et de synthèse, autonomie

We offer

Possibilité d'embauche à l'issue du stage.

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Only for undergraduate students

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